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소개
목차
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추천사 헬스케어 빅데이터로의 초대프롤로그 헬스케어 빅데이터의 현재와 미래 1장 헬스케어 빅데이터의 가치 1 헬스케어의 이해 헬스케어란 무엇인가 / 헬스케어는 원래부터 융합의 산업이다 / 헬스케어는 데이터 과학의 한 분야이다 2 정보통신기술과 헬스케어 빅데이터 정보기술이 빅데이터 기술을 만들다 / 통신기술이 데이터 유통의 도태를 마련하다 / 정보기술과 통신기술의 만남이 빅데이터의 서막을 열다 / 모바일 기술이 빅데이터 빅뱅을 만들다 / 드디어 헬스케어가 빅데이터를 만나다 3 헬스케어 빅데이터의 가치 헬스케어 빅데이터에 대한 편견-연구기생충 / 펍페드로 헬스케어 연구의 민주화를 이루어내다 / 생물학적 객체지향 구조와 온톨로지가 중요하다 / 헬스케어 빅데이터가 지식체계들을 연결한다 / 이제 환자 개인 맞춤 치료가 시작된다 2장 헬스케어 빅데이터의 본질 1 헬스케어에서 빅데이터란 무엇인가 크기: 얼마나 커야 빅데이터인가 / 다양성: 정형 데이터를 넘어서 / 속도: 알파고는 어떻게 이세돌을 이겼는가 / 가치: 정보의 진화단계를 이해하라 2 헬스케어 데이터의 종류 임상 데이터: 병원은 환자로부터 데이터를 만들어낸다 / 유전체 데이터: 유전자는 당신의 운명을 결정한다 / 청구 데이터: 임상 데이터의 연결고리가 된다 / 연구 데이터: 데이터가 다시 데이터가 된다 / 환자에 의해 생산되는 건강 데이터: 데이터 생산의 주체가 바뀐다 / 건강의 사회적 결정 요인: 환경이 건강을 결정하는가 3장 병원에서의 헬스케어 빅데이터 1 병원 정보시스템은 어떻게 작동하는가 처방전달시스템 / 전자의무기록 / 의료영상저장전송시스템 2 병원 분석계를 파헤치자 운영계는 병원의 안정적 운영을 담당한다 / 운영계의 데이터는 분석에 적합하지 않다 3 분산연구망과 공통 데이터 모델분산연구망이란 무엇인가 / 공통 데이터 모델이란 무엇인가 / 분산연구망에는 어떤 것들이 있는가 / 공통 데이터 모델의 한계점 / 공통 데이터 모델의 미래 4장 인간 유전체 빅데이터 1 유전체분석기술의 이해 인간게놈프로젝트와 1,000게놈 프로젝트의 의미 / RNA 기반 전사체 빅데이터 / DNA 기반 유전체 빅데이터 2 지식의 보물창고 유전체 데이터베이스 유전체 지식 베이스와 온톨로지 / 질병 데이터베이스 / 암유전체 지도 프로젝트 3 유전체 빅데이터의 현황과 시사점 정밀의학이란 무엇인가 / 암유전체 패널 검사 / 유전체분석기술의 미래 5장 임상 데이터의 연결고리 청구 데이터 1 청구 데이터 특징 청구 데이터의 장점 / 청구 데이터의 한계 / 청구 데이터를 이용해 가능한 연구들 2 어떤 청구 데이터를 사용할까 건강보험심사평가원 vs. 국민건강보험공단 3 국민건강보험공단 빅데이터 사용하기 건강보험공단 빅데이터의 구성 / 국민건강보험공단 표본 코호트를 사용하자 6장 헬스케어 빅데이터 네트워크 1 관계에 대한 성찰 2 네트워크 과학과 헬스케어 빅데이터 네트워크 과학과 생물학적 네트워크 / 네트워크를 통한 유전자 진화 / 헬스케어 빅데이터를 이용한 새로운 패러다임 네트워크 의학 3 생물학적 네트워크 생명체의 뼈대 분자 네트워크 / 유전자를 이용한 질병 네트워크 4 생물학적 네트워크 데이터의 한계 7장 헬스케어 빅데이터 약물재창출 1 신약개발 과정을 이해하자 2 데이터 기반 약물 개발인 약물재창출에 주목하라 약물재창출이란 무엇인가 / 헬스케어 빅데이터를 이용한 약물재창출 8장 헬스케어 블록체인과 인공지능 1 개인건강기록과 블록체인 기술 헬스케어 데이터는 누구의 것인가 / 블록체인을 이용한 헬스케어 빅데이터 유통 2 인공지능 헬스케어 분야 인공지능 어디까지 왔는가 / IBM 왓슨은 왜 온콜로지를 선택했을까 9장 헬스케어 빅데이터 산업 닥터노아 바이오테크 / 메디블록 / 모바일닥터 / 미소정보기술 / 신데카바이오 / 웰트 / 코아제타 / 휴레이포지티브 10장 헬스케어 빅데이터 교육 1 헬스케어 빅데이터를 시작하자 헬스케어 관련 용어의 중요성 / 헬스케어 빅데이터만의 특징을 이해하라 / 헬스케어 빅데이터 생태계를 이해하라 / 헬스케어 빅데이터 전문가 양성은 이루어지고 있는가 / 헬스케어 빅데이터 어디서 배워야 하는가 / 헬스케어 빅데이터 어떻게 시작해야 하는가 2 헬스케어 빅데이터 교육과정 국내 헬스케어 빅데이터 학위 과정 / 정보의학 인증의 제도 / 유전체 빅데이터 분석 전문가 과정 3 헬스케어 빅데이터 전문가 양성을 위한 제언 에필로그 미래 헬스케어 산업을 이끌어가자 미주 출처
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저자 소개 1
치의과학대학교 의학전문대학원 교수. 한양대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 서울대학교 대학원에서 공학 석사학위를 받았다. 이후 차의과학대학교 의학전문대학원에서 의사면허와 함께 의료정보학 박사학위를 받았다. SAP의 하나 HANA 메인 메모리 데이터베이스 시스템의 초기 개발자로 참여하기도 했고 LG전자기술원에서 파일시스템을 개발하는 데 참여하기도 했다. 박사학위 동안에는 서울대학교 시스템바이오 정보의학 연구센터와 함께 네트워크 의학 분야를 개척했다. 중계생명정보학 컨퍼런스의 과학프로그램 위원, 산업자원부 분산형 바이오 빅데이터 실무위원, 한국보건의료연구원 미래의료 포럼 위원 등을 역임했
치의과학대학교 의학전문대학원 교수. 한양대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 서울대학교 대학원에서 공학 석사학위를 받았다. 이후 차의과학대학교 의학전문대학원에서 의사면허와 함께 의료정보학 박사학위를 받았다. SAP의 하나 HANA 메인 메모리 데이터베이스 시스템의 초기 개발자로 참여하기도 했고 LG전자기술원에서 파일시스템을 개발하는 데 참여하기도 했다. 박사학위 동안에는 서울대학교 시스템바이오 정보의학 연구센터와 함께 네트워크 의학 분야를 개척했다. 중계생명정보학 컨퍼런스의 과학프로그램 위원, 산업자원부 분산형 바이오 빅데이터 실무위원, 한국보건의료연구원 미래의료 포럼 위원 등을 역임했다. 현재는 치의과학대학교 의학전문대학원 정보의학교실에서 주임교수로 근무하고 있다. 또한 대한의료정보학회 이사, IT서비스학회 바이오&의료정보 분과위원장, 중소벤처기업부 규제특구 옴브즈만 위원 등을 맡고 있다.
그는 헬스케어 빅데이터와 이를 응용한 어플리케이션에 관해 관심있다. 특히 네트워크 의학, 헬스케어 데이터 분석, 헬스케어 블록체인 분야에서 활동하고 있다. 또한 『메디게이트 뉴스』와 『전자신문』 등에 헬스케어 빅데이터를 주제로 칼럼을 쓰고 있으며 다양한 헬스케어 빅데이터 기업들을 대상으로 기술자문 활동을 하고 있다. 국제 SCI급 학술지인 『뉴클레익 엑시드 리서치Nucleic Acids Research』『플로스원PLOS One』『사이언티픽 리포트Scientific Reports』 등에 주 저자로 이름을 올렸다.
그는 헬스케어 빅데이터와 이를 응용한 어플리케이션에 관해 관심있다. 특히 네트워크 의학, 헬스케어 데이터 분석, 헬스케어 블록체인 분야에서 활동하고 있다. 또한 『메디게이트 뉴스』와 『전자신문』 등에 헬스케어 빅데이터를 주제로 칼럼을 쓰고 있으며 다양한 헬스케어 빅데이터 기업들을 대상으로 기술자문 활동을 하고 있다. 국제 SCI급 학술지인 『뉴클레익 엑시드 리서치Nucleic Acids Research』『플로스원PLOS One』『사이언티픽 리포트Scientific Reports』 등에 주 저자로 이름을 올렸다.
품목정보
- 발행일
- 2018년 07월 24일
- 지원기기
- 크레마,PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원),아이폰,아이패드,안드로이드폰,안드로이드패드,전자책단말기(저사양 기기 사용 불가),PC(Mac)
- 파일/용량
- EPUB(DRM) | 67.74MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 15.6만자, 약 4.5만 단어, A4 약 98쪽 ?
- ISBN13
- 9791186269350
출판사 리뷰
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‘1장 헬스케어 빅데이터의 가치’에서는 헬스케어, 정보통신기술ICT, 그리고 빅데이터에 대한 정의 및 특징을 다룬다. 더불어 헬스케어 빅데이터의 의료적 가치와 의미를 조명한다. ‘2장 헬스케어 빅데이터의 본질’에서는 헬스케어 관점의 빅데이터의 정의와 헬스케어 빅데이터의 종류에는 어떤 것들이 있는지 살펴본다. ‘3장 병원에서의 헬스케어 빅데이터’에서는 임상데이터의 원천인 병원의 운영계에는 어떤 것이 있고 또 분석 기술은 무엇인지 설명하였다. 또한 최근에 이슈가 되고 있는 공통 데이터 모델의 정의와 특성을 분석했다. ‘4장 인간 유전체 빅데이터’에서는 유전체분석기술을 DNA와 RNA로 구분해 기술하였고 주요 유전체 데이터베이스의 소개와 함께 정밀의료에 관한 현황과 시사점을 도출했다. ‘5장 임상데이터의 연결고리 청구데이터’에서는 청구데이터의 장점 및 특징을 설명하고 국민건강보험공단의 빅데이터를 사용하는 방법을 기술했다.‘6장 헬스케어 빅데이터 네트워크’에서는 네트워크 과학의 정의와 헬스케어 분야에서 네트워크 데이터를 이용한 네트워크 의학의 특성과 한계점을 논의했다. ‘7장 헬스케어 빅데이터 약물재창출’에서는 현재 신약개발 과정과 데이터 기반의 신약개발 방법을 다루었다. ‘8장 헬스케어 블록체인과 인공지능’에서는 개인건강기록과 헬스케어 블록체인 기술의 특성과 시사점을 도출하였고 헬스케어 분야에서 인공지능의 현재와 한계점을 담았다. ‘9장 헬스케어 빅데이터 산업’에서는 헬스케어 빅데이터를 이용해 산업화를 진행 중인 대표적인 여덟 개 기업인 닥터노아 바이오테크, 메디블록, 모바일닥터, 미소정보기술, 신데카바이오, 웰트, 코아제타, 휴레이포지티브 대표들의 경험과 비전을 인터뷰 형식으로 담았다. 마지막으로 「10장 헬스케어 빅데이터 교육」에서는 헬스케어 빅데이터를 처음으로 공부하고자 하는 사람들을 위한 가이드라인과 현재 국내 헬스케어 빅데이터 교육과정에 어떤 것들이 있는지를 기술하였다. 그리고 헬스케어 빅데이터 분야의 전문가 양성을 위한 제언을 담았다. 맨마지막 에필로그에서는 이 책의 내용을 종합해 4차 산업혁명의 성공을 위해 헬스케어 빅데이터가 나아갈 방향에 대해 정책적 대안을 제안했다.
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